Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en ?uvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

Le c?ur du module de recommandation de produit de PHP est de combiner les données de comportement des utilisateurs et les algorithmes de recommandation pour fournir aux utilisateurs des recommandations de produits personnalisées, améliorant ainsi l'expérience d'achat des utilisateurs et le taux de conversion des ventes.

Pour développer des modules de recommandation de produits à l'aide de PHP, vous devez avoir une compréhension approfondie de l'analyse du comportement des utilisateurs et sélectionner les algorithmes de recommandation appropriés. Voici quelques détails sur la fa?on d'atteindre cet objectif.

Comment collecter et analyser les données du comportement des utilisateurs?

Les données de comportement des utilisateurs sont la base des algorithmes de recommandation. Nous devons collecter divers comportements d'utilisateurs sur le site Web, tels que l'historique de la navigation, la recherche de mots clés, l'historique des achats, l'ajout aux paniers d'achat, les avis, etc. Ces données peuvent être enregistrées dans la base de données via le code PHP.

Une fois les données collectées, le nettoyage et l'analyse sont nécessaires. Le nettoyage comprend la suppression des données en double, le traitement des valeurs manquantes, la conversion des formats de données, etc. L'analyse peut utiliser des requêtes SQL, des scripts PHP ou des outils d'analyse de données plus avancés (tels que la bibliothèque Pandas de Python, qui peut appeler les scripts Python via la fonction exec() de PHP).

Le but de l'analyse est de comprendre les préférences d'intérêt de l'utilisateur. Par exemple, vous pouvez compter les catégories de produits que les utilisateurs parcourent le plus, l'achat le plus, la recherche le plus, etc. Vous pouvez également utiliser des algorithmes d'exploration de règles d'association (comme l'algorithme Apriori) pour découvrir la corrélation entre les produits. Par exemple, les utilisateurs qui achètent un produit un produit souvent d'achat B.

Voici un exemple de code PHP simple qui enregistre le comportement des utilisateurs de navigation sur les produits:

 <? Php
// Supposons que l&#39;ID utilisateur et l&#39;ID de produit ont déjà obtenu $ user_id = $ _Session [&#39;user_id&#39;];
$ product_id = $ _get [&#39;product_id&#39;];

// Connectez-vous à la base de données $ Conn = new mysqli ("localhost", "nom d&#39;utilisateur", "mot de passe", "base de données");

// Vérifiez si la connexion réussit si ($ con-> connect_error) {
  Die ("La connexion a échoué:". $ con-> connect_error);
}

// insérer l&#39;historique de la navigation $ sql = "Insérer dans user_browsing_history (user_id, product_id, horodatamp) valeurs ($ user_id, $ product_id, maintenant ())";

if ($ con-> query ($ sql) === true) {
  écho "Browing History Sauved";
} autre {
  Echo "Erreur:". $ SQL. "<br>". $ con-> erreur;
}

$ Conn-> close ();
?>

Comment choisir le bon algorithme de recommandation?

Les algorithmes recommandés courants comprennent:

• Recommandation basée sur le contenu: recommander des produits similaires à ceux que les utilisateurs aiment dans le passé en fonction des attributs de produit (tels que des catégories, des marques, des descriptions, etc.) et du comportement historique de l'utilisateur.
• Recommandation de filtrage collaboratif: recommander des produits que les utilisateurs peuvent aimer en fonction de la similitude entre les utilisateurs ou de la similitude entre les produits. Le filtrage collaboratif est divisé en filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur et filtrage collaboratif basé sur les produits.
• Recommandation basée sur des règles: recommande les produits qui remplissent des conditions spécifiques basées sur des règles prédéfinies. Par exemple, si l'utilisateur achète le produit A, le produit B est recommandé.
• Recommandation mixte: combiner les avantages de plusieurs algorithmes de recommandation, améliorer la précision et la diversité des recommandations.

Quel algorithme de recommandation à choisir dépend des caractéristiques des données et des besoins commerciaux. Si les informations d'attribut de produit sont relativement complètes, vous pouvez considérer les recommandations basées sur le contenu. Si le nombre d'utilisateurs et de produits est relativement important, vous pouvez envisager le filtrage collaboratif des recommandations. S'il existe des règles commerciales claires, des recommandations basées sur des règles peuvent être prises en compte.

Implémentation de ces algorithmes dans PHP, vous pouvez écrire votre propre code ou utiliser la bibliothèque d'algorithmes recommandés prêts à l'emploi. Par exemple, des calculs de similitude peuvent être implémentés à l'aide de la bibliothèque de fonctions mathématiques de PHP, ou une bibliothèque d'algorithmes recommandée open source (si présente).

Comment mettre en ?uvre des recommandations de filtrage collaboratif dans PHP?

Prenant l'exemple du filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur, nous introduisons comment implémenter des recommandations dans PHP:

1. Calculez la similitude entre les utilisateurs: des méthodes telles que la similitude en cosinus, le coefficient de corrélation de Pearson, etc. peuvent être utilisées. Par exemple, la similitude du cosinus peut être calculée par la formule suivante:

    similitude (usera, userb) = cos (θ) = (usera · userb) / (|| usera || * || userb ||)

   Parmi eux, userA et userB sont les vecteurs de notation de l'utilisateur A et de l'utilisateur B, · le produit DOT du vecteur, et || || représente le module du vecteur.

2. Recherchez les utilisateurs similaires à l'utilisateur cible: sélectionnez les utilisateurs K avec la plus haute similitude en tant qu'utilisateurs de voisins.

3. Sur la base des notes des utilisateurs des voisins, prédire les notes de l'utilisateur cible pour les éléments non notés: une méthode moyenne pondérée peut être utilisée. Par exemple, le score prévu du produit I par l'utilisateur A peut être calculé par la formule suivante:

    prédit_rating (usera, itemi) = ∑ (similitude (usera, utilisateur) * évaluation (utilisateur, itemi)) / ∑similarité (usera, utilisateur)

   Parmi eux, userN est l'utilisateur voisin de l'utilisateur A, rating(userN, itemI) est la notation de l'utilisateur n sur le produit i.

4. Produits recommandés avec le score de prédiction le plus élevé: sélectionnez N produits avec le score de prédiction le plus élevé comme résultat de la recommandation.

Voici un exemple de code PHP simplifié pour calculer la similitude du cosinus entre les utilisateurs:

 <? Php
// Supposons que les données de notation des utilisateurs ont été lues à partir de la base de données dans le tableau Ratings // $ Ratings est un tableau bidimensionnel, où les notes $ [$ user_id] [$ product_id] représentent la fonction de notation de l&#39;utilisateur $ user_id Cosine_similarity ($ user1, $ user2, $ ratings) {
  $ dot_product = 0;
  $ norm1 = 0;
  $ norm2 = 0;

  foreach ($ ratings [$ user1] comme $ product => $ rating1) {
    if (isset ($ ratings [$ user2] [$ produit])) {
      $ Rating2 = $ Ratings [$ user2] [$ produit];
      $ dot_product = $ note1 * $ Rating2;
    }
    $ Norm1 = POW ($ Rating1, 2);
  }

  foreach ($ ratings [$ user2] as $ product => $ note2) {
    $ NORM2 = POW ($ Rating2, 2);
  }

  if ($ norm1 == 0 || $ norm2 == 0) {
    retour 0;
  }

  return $ dot_product / (sqrt ($ norm1) * sqrt ($ norm2));
}

// Exemple: calculer la similitude entre l&#39;utilisateur 1 et l&#39;utilisateur 2 $ similitude = cosine_similarity (1, 2, $ ratings);
Echo "Similité entre l&#39;utilisateur 1 et l&#39;utilisateur 2:". $ similitude;
?>

Comment évaluer les performances des modules recommandés?

L'évaluation des performances du module de recommandation est très importante, ce qui peut nous aider à comprendre l'efficacité de l'algorithme de recommandation et à l'optimiser. Les mesures d'évaluation courantes comprennent:

• Précision: le rapport des produits recommandés que les utilisateurs aiment vraiment.
• Rappel: Le rapport des produits recommandés que les utilisateurs aiment vraiment.
• Valeur F1: la moyenne harmonique de la précision et du rappel.
• Taux de clics (CTR): Le rapport des produits recommandés cliqués par les utilisateurs.
• Taux de conversion: le ratio des produits recommandés achetés par les utilisateurs.

Vous pouvez utiliser la méthode de test A / B pour comparer les effets de différents algorithmes recommandés. Divisez l'utilisateur en deux groupes, l'un utilise l'ancien algorithme de recommandation et l'autre utilise le nouvel algorithme de recommandation, puis comparez le taux de clics, le taux de conversion et d'autres indicateurs des deux groupes d'utilisateurs pour déterminer si le nouvel algorithme de recommandation est plus efficace.

Comment résoudre le problème du début du froid?

Le problème du démarrage à froid fait référence à la difficulté de recommander de nouveaux utilisateurs ou de nouveaux produits en raison du manque de données historiques. Les solutions courantes comprennent:

• Utiliser les attributs de produits: pour les nouveaux produits, ils peuvent être recommandés aux utilisateurs qui aiment les produits similaires en fonction de leurs attributs (tels que la catégorie, la marque, la description, etc.).
• Utiliser les informations d'enregistrement des utilisateurs: pour les nouveaux utilisateurs, les produits liés à leurs intérêts peuvent être recommandés en fonction de leurs informations d'enregistrement (telles que l'age, le sexe, les intérêts, etc.).
• Recommandations populaires: recommander les produits les plus populaires, qui peuvent attirer de nouveaux utilisateurs et collecter leurs données comportementales.
• Recommandation d'experts: Invitez des experts ou des utilisateurs à évaluer de nouveaux produits et à utiliser les résultats de l'évaluation comme base de recommandation.

Comment optimiser les performances des modules recommandés?

Les performances du module recommandé affectent directement l'expérience utilisateur. Les performances du module recommandé peuvent être optimisées par les méthodes suivantes:

• Utilisez le cache: le cache utilisé couramment les résultats recommandés pour éviter les calculs répétés.
• Utilisez le traitement asynchrone: mettez des calculs recommandés longs en arrière-plan pour éviter de bloquer les demandes des utilisateurs.
• Utilisation d'un système distribué: distribuez l'informatique recommandée à plusieurs serveurs pour améliorer la puissance de calcul.
• Optimiser la requête de la base de données: optimiser les instructions de requête SQL pour améliorer la vitesse de lecture des données.

En bref, le développement de modules de recommandation de produits pour PHP est un processus complexe qui nécessite une compréhension approfondie des algorithmes d'analyse et de recommandation du comportement des utilisateurs, ainsi que l'optimisation et l'amélioration continue.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!